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HN요약2026. 05. 21. 18:46

Show HN: 20개 이상의 Claude Code 에이전트가 실제 작업에서 협업하는 모습 (오픈 소스)

요약

Lean 4와 Ensue Memory Network를 활용하여 20개 이상의 Claude Code 에이전트가 협업하며 수학적 정리 증명을 수행하는 멀티 에이전트 시스템인 lean-collab을 소개합니다. Rust 기반의 CLI와 Lean 4 환경을 통해 복잡한 증명 문제를 해결하는 워크플로우를 제공합니다.

핵심 포인트

  • Lean 4 및 Ensue Memory Network 기반의 멀티 에이전트 협업 시스템
  • 20개 이상의 Claude Code 에이전트가 실제 작업에서 협업 가능
  • Rust CLI를 통한 Lean 프로젝트의 전술(tactics) 검증 지원
  • 복잡한 수학적 정리 증명을 위한 에이전트 오케스트레이션

lean-collab

Lean 4 및 Ensue Memory Network를 활용한 멀티 에이전트 (Multi-agent) 협업 정리 증명.

블로그 포스트 읽기

사전 요구 사항 (Prerequisites)

Lean 4 설치

elan (Lean 버전 관리자)을 설치하세요:

curl https://raw.githubusercontent.com/leanprover/elan/master/elan-init.sh -sSf | sh

터미널을 재시작하거나 환경 설정을 적용하세요:

source ~/.elan/env

설치를 확인하세요:

lean --version
lake --version

Mathlib이 포함된 Lean 프로젝트

Lean 프로젝트에는 Mathlib이 필요합니다. 새 프로젝트의 경우:

lake new my-project math
cd my-project

캐시에서 Mathlib 설치 (권장 - 빌드 시간을 몇 시간 절약할 수 있습니다):

lake exe cache get

그 다음 빌드하세요:

lake build

기존 프로젝트의 경우, lakefile.lean에 다음을 추가하세요:

require mathlib from git "https://github.com/leanprover-community/mathlib4"

그 다음 실행하세요:

lake update
lake exe cache get
lake build

Rust 툴체인 (Rust Toolchain)

Rust를 설치하세요:

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

Ensue API 키

ensue.dev에서 API 키를 받으세요.

설정 (Setup)

1. CLI 클론 및 빌드

git clone git@github.com:mutable-state-inc/lean-collab.git
cd lean-collab-plugin
make install

이 과정은 Rust CLI를 컴파일하고 ./bin/lc를 생성합니다.

2. Ensue 인증 구성

echo "your-ensue-api-key" > .ensue-key
chmod 600 .ensue-key

3. 로컬 설정 구성

플러그인 디렉토리에 .lean-collab.json을 생성하세요:

{
  "theorem_id": "my-theorem",
  "ensue_api_url": "https://api.ensue-network.ai",
...
필드 (Field)설명 (Description)기본값 (Default)
theorem_id증명 세션을 위한 고유 식별자필수 (Required)
...

환경 변수(Environment variables)는 설정 값을 덮어씁니다:

export LEAN_COLLAB_MAX_PARALLEL_AGENTS=6
export LEAN_COLLAB_MAX_DEPTH=8
export LEAN_COLLAB_CLAIM_TTL=600

Lean LSP & 검증 (Verification)

CLI는 lake env lean을 사용하여 사용자의 Lean 프로젝트에 대해 전술 (tactics)을 검증합니다. 이를 위해서는 다음 사항이 필요합니다:

  1. Lean 4 프로젝트를 가리키는 유효한 lean_project_root
  2. lake build 명령어로 프로젝트가 성공적으로 빌드되어야 함
  3. Mathlib이 설치되어 있어야 함 (속도를 위해 lake exe cache get 사용 권장)

CLI 레퍼런스 (CLI Reference)

세션 관리 (Session Management)

# 초기화 및 루트 목표 (root goal) 생성
./bin/lc init --create-root \
  --theorem "∀ x ∈ [0,π], sin(x) ≥ (2/π)x" \
...

목표 관리 (Goal Management)

./bin/lc claim <goal_id>                    # 작업을 위해 목표 점유 (Claim)
./bin/lc unclaim <goal_id>                  # 목표 점유 해제
./bin/lc verify --goal <id> --tactic "..."  # 전술 (tactic) 검증
...

검색 및 탐색 (Search & Exploration)

./bin/lc search "query" --prefix tactics/   # 집단 지성 검색
./bin/lc explore --goal <id> --tactic "..." # 전술을 대화형으로 테스트
./bin/lc suggest --goal <id>                # 전술 제안 받기

Claude와 함께 실행하기

1. Warm Server 시작하기

Claude를 실행하기 전에, 별도의 터미널에서 warm server를 시작하세요:

cd /path/to/lean-collab-plugin
./bin/lc warm

이 터미널을 열어둔 상태로 유지하세요. Warm server는 다음과 같은 역할을 합니다:

  • Mathlib을 메모리에 한 번 로드함 (초기 로드 약 20초 소요)
  • 전술 검증 속도를 획기적으로 향상시킴 (검증당 약 20초에서 약 2~5초로 단축)
  • /tmp/lean-warm.sock에서 대기

Warm server가 없으면, 매 검증마다 Lean이 콜드 스타트(cold-start)되고 Mathlib을 다시 로드하므로 매우 느려집니다.

2. Claude 시작하기

플러그인 디렉토리에서 (새 터미널을 열어) 실행하세요:

claude \
    --plugin-dir /path/to/lean-collab-plugin \
    --allowedTools "Bash,Read,Write,Edit,Task,Glob,Grep" \
...

3. 스킬 호출하기

Claude가 실행되면, 협업 증명 프로세스를 시작하세요:

<사용자의 정리 문장>을 증명하세요.
/lean-collab을 사용하여 오케스트레이션하세요.

예시:

[0, pi] 범위의 모든 x에 대해 sin(x) >= (2/pi)x 임을 증명하세요.
/lean-collab을 사용하여 오케스트레이션(orchestrate)하세요.

Claude는 다음과 같은 과정을 수행합니다:

  1. ./bin/lc init을 통해 증명 세션(proof session)을 초기화합니다.
  2. 병렬 워커 에이전트(worker agents, 증명가(provers) 및 분해자(decomposers))를 생성합니다.
  3. 증명이 완료될 때까지 Ensue를 통해 조정(coordinate)합니다.
  4. ./bin/lc compose를 사용하여 최종 검증된 Lean 증명을 구성합니다.

중요 면책 조항 (Important Disclaimer)

토큰 사용 경고 (Token Usage Warning): 이 도구는 여러 개의 병렬 에이전트를 생성하므로, 특히 복잡한 증명을 수행하거나 많은 워커를 실행할 때 상당한 양의 API 토큰을 소비할 수 있습니다.

권장 사항:

  • 최대 20배(Max 20x) 계정 사용 - 병렬 에이전트 생성 및 반복적인 증명 과정은 토큰을 빠르게 소모합니다. 더 높은 속도 제한(rate limit)을 가진 계정을 사용하는 것을 강력히 권장합니다.

  • 별도의 창에서 모니터링 - lean-collab이 여러 문제를 자율적으로 해결하는 데 사용되어 왔지만, /lean-collab 스킬이 로드된 다른 Claude Code 창을 열어 진행 상황을 모니터링하는 것이 도움이 됩니다. 이를 통해 해결 과정이 지루해지거나 비생산적인 루프(loop)에 빠질 경우 개입할 수 있습니다.

  • 적은 수의 워커로 시작 - 토큰 소비에 익숙해질 때까지 max_parallel_agents: 3-5로 시작한 다음, 규모를 확장하세요.

  • 루프 주의 - 에이전트가 동일한 목표(goals)에 대해 반복적으로 백트래킹(backtracking)을 수행한다면, 수동으로 개입하거나 정리(theorem) 구성을 조정하는 것을 고려하십시오.

저자 (Author)

Sai Vegasena sai@ensue.dev

AI 자동 생성 콘텐츠

본 콘텐츠는 HN AI Engineering의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.

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